이 글에서는 좁고 협소한 환경에서 활약하는 로봇으로서 빌딩 내에 설치되어 있는 주방 덕트 화재를 방지하기 위한 유분 분진 청소·점검 로봇에 대해서 해설한다. 음식점 화재는 해마다 증가하는 추세이며, 그 가장 큰 원인은 주방 덕트에서 발화이다. 그림 1에 주방 덕트의 화재 메커니즘을 나타냈다. 빌딩 천장 내부와 같은 좁은 공간에는 둥근형이나 사각형 등 다양한 형태의 덕트가 존재한다. 특히 고기구이집 등의 주방에 설치된 덕트는 장시간 사용으로 내부에 유분 분진이 쌓인다. 유분 분진이란 조리 시에 발생한 기름 연기가 공기 중의 먼지 등과 혼합되어 식어 굳어진 기름때이다. 이 유분 분진에 어떤 원인으로 발화가 되면 불은 유분 분진에 의해 덕트 전체로 전파되기 때문에 덕트 화재라고 불리는 대규모의 화재로 이어질 가능성이 높다. 화재 예방 조례에서도 덕트 내 청소의 실시를 규정하고 있으며, 덕트의 정기적인 청소가 필수로 요구된다. 현재 일반적으로 행해지는 덕트 청소는 청소원이 덕트에 침입하여 스크레이퍼로 쌓인 유분 분진을 긁어내는 방식이다. 그러나 유분 분진은 벽면에 대한 부착력이 커서 시간과 노력이 많이 든다. 또한 덕트가 배치되어 있는 장소는 좁은 공간으로, 청소
최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 의료 분야의 혁신을 크게 촉진하고 있다. 그중에서도 영상 진단 지원이나 자연언어 처리를 이용한 진료 기록의 분석에 더해, 생체 신호를 대상으로 한 AI 응용이 주목을 받고 있다. 심전도나 뇌파, 근전도, 호흡 파형 등과 같은 생체 신호는 침습성이 낮고, 연속적이며 또한 비언어적으로 생체 상태를 파악하는 수단으로서 임상뿐 아니라 헬스케어의 광범위한 영역에서 활용이 진행되고 있다. 한편, 이러한 신호들은 그 복잡성과 비선형성 때문에 전통적인 통계 기법으로는 충분히 이해·분석하는 것이 어려운 경우가 많아, 블랙박스적인 AI 알고리즘에 의존할 수밖에 없는 상황도 적지 않다. 이러한 배경하에서 ‘AI가 왜 그러한 판단을 내렸는가’라는 질문은 의료라는 높은 안전성·신뢰성과 설명 책임이 요구되는 분야에서 더욱 심각한 문제가 된다. 이러한 과제에 대해, 표현학습(representation learning)이라는 개념·접근법은 매우 밀접하게 관련된다. 관측 데이터로부터 의미 있는 특징을 자동 추출하고, 하류 태스크에 도움이 되도록 정보를 압축하거나 재구성하는 기법군을 총칭하여 표현학습이라고 한다. 특히 자기지도학습이나 대조학습 등과
거의 20년 동안 스마트 글래스는 대부분 데모나 프로토타입 수준에 머물러 있었다. 일부 기업이 이 개념을 연구실 밖으로 가져와 초기 소비자 제품을 출시하기도 했지만, 하드웨어 기술이 충분히 성숙하지 못해 한계에 부딪혔다. 부품은 크고 무거웠으며 배터리 성능은 충분하지 않았고, 열 관리에도 제약이 많았으며, 무선 연결의 안정성도 부족했다. 하지만 오늘날 우리는 애플리케이션 요구사항을 충족할 만큼 부품 기술이 성숙해지는 시대에 들어서고 있다. 항상 활성화된 상태로 동작하도록 설계된 저전력 프로세서는 이제 스마트 글래스에 충분히 효율적으로 적용될 수 있게 되었고, 전력 관리 기술 역시 빠르게 발전하고 있다. 무선 연결 기술은 점점 더 안정적으로 개선되고 있으며, 센서 통합 기술도 안경 디자인의 물리적 한계 안에서 구현될 수 있는 수준에 도달하고 있다. 이러한 변화 덕분에 하루 종일 사용할 수 있으면서도 일반 안경처럼 자연스러운 디자인을 갖춘 스마트 글래스를 개발하는 것이 가능해지고 있다. 기술적 제약은 여전히 존재하지만, 최신 부품들은 이러한 제약 내부에서 동작할 수 있는 능력이 점점 더 향상되고 있다. 변화는 스마트 글래스가 사용되는 방식에서 나타나고 있다. 온
개요 생체 신호모니터링(VSM) 기기는 심전도(ECG), 광혈류측정(PPG), 생체 전기 임피던스(Bio-Z)와 같은 다양한 전기생리학적 신호를 포착할 수 있으며, 이러한 신호들은 인체의 생리적 상태를 다각도로 반영한다. VSM 기기는 건강 모니터링, 질병 예방, 보조 치료 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 임피던스 심장도법(ICG)은 중요한 전기생리학적 신호 중 하나로, 흉부의 순간 평균 임피던스 변화 추이를 추적함으로써 심박출량(SV)을 측정하고, 이를 통해 인체의 심장 혈역학적 기능을 평가한다. 이 글은 ICG의 기본 원리와 측정 방법을 소개하고, 아나로그디바이스(ADI)의 고집적 아날로그 프런트엔드(AFE) 칩을 기반으로 ICG 신호 획득 및 SV 계산을 위한 솔루션을 설계 및 구현하는 방법에 대해 설명한다. 머리말 임피던스 심장도법(impedance cardiography, ICG)은 심장 활동에 따라 발생하는 흉부 생체 전기 임피던스 변화를 측정함으로써 심혈관 기능을 평가하는 비침습적 기법이다. 심장 주기 동안 혈류량이 변화하면 이에 상응하는 임피던스 변화가 발생하며, 이를 통해 임피던스 심전도 파형과 해당 1차 미분 신호(dZ/dt)를 도
인하대학교 이정환 신소재공학과 교수 연구팀이 차세대 디스플레이의 난제로 꼽히는 용액공정 기반 고색순도·고효율 청색 OLED 소자를 개발했다고 밝혔다. 이정환 교수 연구팀은 진성호 부산대 교수 연구팀과 공동연구를 통해 이번 성과를 달성했다. 청색 OLED는 색 표현의 핵심 요소로 높은 효율과 색 순도를 동시에 구현하는 것이 기술적으로 매우 어려워 난제로 여겨져 왔다. 기존에는 고성능 구현을 위해 고비용의 진공 증착 공정에 의존해야 했다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 소재와 소자 구조를 동시에 설계했다. 신규 백금(II) 착물 'PtON-QBn'을 개발해 빛을 내는 에너지의 수명을 약 1마이크로초(µs) 수준으로 단축시키고 에너지 전달 효율을 크게 높였다. 또한 'PVK 템플릿 층'을 도입해 발광 분자의 배열 방향을 정교하게 제어해 빛이 외부로 빠져나오는 효율을 높였다. 그 결과 분자의 수평 배향률을 기존 61%에서 78%까지 끌어올리는 데 성공했다. 이 기술을 적용한 OLED 소자는 친환경 용액 공정으로 제작됐음에도 세계 최고 수준인 최대 외부양자효율(EQE) 36.7%를 기록했다. 아울러 19nm의 좁은 발광 반치폭과 CIEy 0.122의 고
인공지능(AI)이 반도체 공정이나 패키징에서 열이 퍼지는 경로와 힘이 집중되는 부위를 예측할 수 있는 데이터 보정 알고리즘이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST) 반도체 소재·부품대학원 정창욱 교수팀은 새로운 입력 데이터를 기존에 학습한 데이터 기준에 맞게 재정렬하는 '파이(π)-불변 테스트 시점 보정' 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다. 해당 알고리즘은 '학습 범위 밖의 입력'을 물리 법칙을 지키면서 학습 범위 안의 익숙한 형태로 바꿔주는 역할을 한다. 새로운 입력 데이터가 들어오면 먼저 π 값을 기준으로 기존에 학습한 데이터 중 물리적으로 가장 유사한 데이터를 찾고, 이와 비슷한 조건으로 맞춘 뒤에야 AI 모델에 입력해 계산하도록 하는 것이다. π 값은 물리 방정식에서 길이, 온도, 힘처럼 단위를 가진 물리량을 조합해 만든 무차원 비율이다. 연구팀은 이 값이 같으면 크기가 달라도 본질적으로 같은 물리 상태로 볼 수 있다는 '버킹엄 π 정리'(Buckingham π theorem)'에 기반해 알고리즘을 고안했다. 연구팀은 별도의 재학습 없이도 기존 AI 모델에 그대로 붙여 사용할 수 있어 경제적이고, 학습 데이터를 전부 일일이 비교하는 대신 비슷한 데이터
한국전기연구원(KERI)은 전지소재·공정연구센터 남기훈 박사팀이 전고체 배터리 상용화를 가로막던 리튬 금속 음극과 고체 전해질 사이의 '계면 불안정' 문제를 해결했다고 27일 밝혔다. 전고체 배터리는 화재 위험이 없어 '꿈의 배터리'로 불린다. 그러나 고성능화를 위해 기존 흑연 대신 리튬 금속을 음극으로 사용하면 고체 전해질과의 물리적 접촉이 완벽하지 않아 이온 이동이 방해를 받는 계면 저항 문제가 발생한다. 또 충·방전 중 리튬이 나뭇가지 모양으로 비정상적으로 자라나는 '수지상 성장'(덴트라이트)이 형성돼 전지 수명을 단축시키는 한계가 있었다. 그간 업계에서는 고체 간 접촉을 유지하기 위해 실험실 수준에서 수십 메가파스칼(MPa)에 이르는 고압의 물리적 힘을 가하거나 고가의 복잡한 코팅 기술을 사용해왔다. 하지만 이같은 고압력 구동 조건을 실제 전기차 등에 적용하면 전지보다 가압 시스템이 더 무거워지는 탓에 제작 비용의 급격한 증대, 차량 내 공간효율 저하로 이어져 전고체전지 상용화 걸림돌로 작용해왔다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 리튬을 잘 끌어당겨 저장하는 '나노 주석 분말'(nano Sn)을 활용해 얇은 중간층(Interlayer)을 만들었다. 또 이
제조업은 지금 자동화와 디지털 연결성을 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 인더스트리 4.0이라는 흐름 속에서 기업들은 단순한 생산 확대를 넘어, 더 빠르고 정확하면서도 유연한 가공 체계를 구축하는 방향으로 나아가는 중이다. 이러한 변화의 중심에서 CAM 방식 CNC 회전 테이블과 제로포인트 클램핑 시스템의 결합이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 과거 회전 테이블은 단순히 가공 보조 역할을 수행하는 장치로 인식되었지만, 현재는 스마트 제조 환경을 구성하는 핵심 요소로 그 위상이 완전히 달라졌다. 여기에 제로포인트 클램핑 시스템이 결합되면서 세팅 과정의 자동화와 공정 효율 향상이 동시에 이루어지는 구조가 형성된다. 이는 단순한 장비 업그레이드가 아니라 제조 방식 자체를 변화시키는 접근이라 볼 수 있다. 특히 항공우주, 자동차, 의료기기, 정밀기계 산업과 같이 복잡한 형상의 부품을 다루는 분야에서는 이러한 변화가 더욱 뚜렷하게 나타난다. 기존 3축 가공 방식에서는 하나의 작업물을 여러 번 탈착하고 다시 세팅해야 했고, 이 과정은 생산성 저하와 오차 발생의 주요 원인이었다. CAM 방식 회전 테이블은 추가적인 회전축을 제공함으로써 4축 또는 5축 가공을 가능하게 만들
늦은 취침에 따른 건강 불균형이 단순한 개인의 생활 습관이 아닌 사회 구조적 문제로 굳어지고 있는 가운데, 한 수면테크 기업이 수면리듬 기록 디지털 의료기기 앱을 출시하며 수면리듬 관리 시장에 본격 진출한다고 밝혔다. 수면리듬 이상은 불면증·우울·대사질환과 복합적으로 연결되는 만큼 임상적 관리의 필요성이 높아지고 있다. 수면테크 기업 에이슬립이 37만여 명의 2년치 수면 기록을 분석한 결과, 국내 성인의 56.2%가 늦게 잠드는 저녁형(올빼미족)으로 분류됐다. 이는 글로벌 평균의 약 2배 수준이다. 한국인의 평균 취침 시각은 자정을 넘긴 00시 51분으로 미국(00:24), 유럽(00:27)보다 늦고, 실제 수면 시간은 5시간 25분에 그쳤다. 주중과 주말의 수면 중간점 차이인 사회적 시차는 평균 33분으로, 이는 생체리듬이 일상적으로 교란되고 있음을 뜻한다. 현대인들의 취침 건강이 심각하게 위협받고 있는 가운데, 신경과·정신건강의학과에서 수면리듬을 평가하는 수면리듬양상검사는 이미 법정비급여로 존재하지만 환자가 2주간 직접 작성한 수기 수면일기에 의존해 의사가 크로노타입·사회적 시차·수면 규칙성 지수를 수기로 계산해야 하는 등 구조적 한계 탓에 실제 처방은
엔지니어링은 한 분기에는 요구 사항을, 다음 분기에는 회로도를, 마지막 분기에는 기판과 펌웨어를 설계하는 식으로 계절 단위로 진행되곤 했습니다. 오늘날에는 모든 것들이 더 빠르게 진행되고 있습니다. 새로운 아이디어를 수 일 내에, 경우에 따라 수 시간 내에 화이트보드에서 개념 입증까지 발전시킬 수 있습니다. 사일로와 장벽이 제거되면서 오늘날의 혁신 환경은 근본적으로 다릅니다. 신속한 프로토타이핑 방식과, 아이디어와 구현 간 거리를 단축하는 AI 지원 워크플로, 보다 비용 효율적인 작업 방식의 융합으로 개발 속도가 가속화되었습니다. 그 결과 반복 속도를 차별화 요소로 하는 새로운 작동 모델이 구현되었습니다. 이 모델에서는 최고의 팀이 문제의 진화 속도보다 더 빠르게 학습할 수 있도록 프로세스를 설계합니다. 신속한 프로토타이핑의 새로운 시대 수십 년 동안 접근성은 문지기 역할을 수행했습니다. 전문 도구, 값비싼 라이선스, 제한된 공급망으로 인해 전자 장치의 프로토타이핑은 충분한 자금이 지원되는 연구실에서만 가능했습니다. 이제는 상황이 달라졌습니다. Arduino 및 Raspberry Pi와 같은 회사를 통한 오픈 소스 소프트웨어와 사전 개발 코드는 충분한 리소스
KAIST 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy, AFM)을 활용해 나노 수준에서 강유전체 소재의 전기적 특성을 분석하고 제어하는 통합 전략과 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다. 강유전체는 외부 전기 없이도 스스로 전기적 상태를 유지하는 소재로, 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 차세대 메모리와 정밀 센서 기술의 핵심 물질로 주목받고 있다. 반도체 소자의 초소형화가 빠르게 진행되면서 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하게 됐고 이를 정밀하게 분석하고 제어하는 기술의 중요성도 더욱 커지고 있다. 연구팀은 AFM을 기반으로 압전반응 힘 현미경(PFM), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM), 전도성 원자간력 현미경(C-AFM) 등 다양한 분석 기술을 하나로 묶어 소재의 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 통합 분석 체계를 세웠다. 이 체계는 단순한 관찰을 넘어 현미경 탐침을 통해 전기적 자극을 가해 나노 수준에서 데이터 도메인을 직접 설계하고 조작할 수 있는 연구 플랫폼으로의 진화를 의미한다. 특히 이번 연구는 탐침을 통한 기계적 압력으로 분극을 반전시키는 나노 조작 기술
다연결 이동 로봇은 여러 개의 유닛을 직렬로 연결한 구조이며, 유닛에는 바퀴나 크롤러 등과 같은 추진력을 생성하는 기구를 갖추고 있다. 이 로봇은 관절을 이용해 자세를 자유롭게 변화시키면서 좁은 공간이나 단차, 계단, 불규칙 지형 등 다양한 환경을 이동할 수 있다. 특히 좁은 공간은 길쭉한 몸통을 활용할 수 있는 환경이기 때문에 다연결 이동 로봇은 좁은 공간 점검에서 활약이 기대된다. 다연결 이동 로봇을 포함한 길쭉한 줄 모양 로봇은 지금까지 다양한 타입이 개발되어 왔으며, 그 기구와 제어, 응용에 대해서도 연구가 진행되고 있다. 실용화 관점에서는 Soryu-C를 비롯해 다양한 좁은 부위 점검용 다연결 이동 로봇이 하이봇사에서 제공되고 있으며, 그 외에도 ACM-R4.3(시미즈건설, 하이봇, 도쿄공대)이 후쿠시마 제1원자력발전소 조사에 이용되고 있다. 저자도 지금까지 다연결 이동 로봇이나 뱀형 로봇과 같은 길쭉한 로봇의 연구를 오랫동안 계속해 왔으며, 현장에서 실증 실험도 다수 실시하고 있다. 그러나 실증 실험 및 얻은 교훈 중에는 지금까지 공개할 기회가 없었던 내용도 적지 않다. 따라서 이 글에서는 좁은 공간 점검을 가정해 커스터마이즈한 다연결 이동 로봇과
공장이나 플랜트 설비, 각종 인프라에서 배관은 필수적인 구성 요소이다. 이러한 배관은 노후 진행을 막기 위해 정기적이고 지속적인 점검·보수가 요구되는데, 최근에는 유지관리 비용 증가와 저출산 고령화에 따른 숙련 작업자 감소가 큰 과제가 되고 있다. 따라서 점검 작업의 노동력 절감화·자동화에 대한 관심이 높아지고 있다. 배관 내부 점검에는 이전부터 공업용 내시경이 이용되어 왔는데, 작업 부담이 크기 때문에 로봇에 의한 점검의 효율화가 기대되고 있다. 배관 내 점검 로봇의 연구는 오랜 기간에 걸쳐 진행되어 왔으며, 대구경 배관에 대응하는 로봇은 이미 다수 실용화되어 있다. 한편, 내경이 작은 배관(이 글에서는 20mm에서 50mm 정도의 배관을 소경 배관이라고 부르기로 한다)은 내부 공간의 제약이 엄격하고 기술적 난이도가 높기 때문에 대응 가능한 로봇이 제한적이다. 소경 배관 내를 주행하는 로봇은 소프트 로봇적 접근, 즉 유연한 구조를 가진 배관 로봇이 많이 연구되고 있다. 필자 등도 유연 재료를 이용한 새로운 운동 생성 메커니즘에 기반한 소경 배관 점검 로봇의 연구 개발에 대응하고 있다. 이 글에서는 소경 배관이라는 환경의 특징을 정리하는 동시에, 필자 등이
스마트 기기가 얇아질수록 발목을 잡아온 '카메라 두께 문제'를 근본적으로 해결할 기술이 국내 연구진에 의해 탄생했다. KAIST 바이오및뇌공학과 정기훈 교수와 전산학부 김민혁 교수 공동연구팀이 기생 곤충 제노스 페키(Xenos peckii)의 독특한 시각 원리를 적용해, 두께 0.94mm의 초박형 구조에서도 사람의 시야를 뛰어넘는 140도의 대각 시야각을 확보하는 '광시야 생체모사 카메라'를 개발했다고 7일 밝혔다. 기존 고성능 광각 카메라는 다수의 렌즈를 겹쳐 써야 해 두께가 두꺼워질 수밖에 없는 구조적 한계를 안고 있었다. 일반 곤충의 겹눈은 넓은 시야를 확보하지만 해상도가 낮고, 단일 렌즈 카메라는 해상도는 높지만 시야가 좁다는 상충 관계를 극복하는 것이 핵심 과제였다. 연구팀이 주목한 것은 제노스 페키의 중간 형태 시각 구조다. 이 곤충은 여러 개의 눈이 장면을 부분 이미지 단위로 나누어 촬영한 뒤 뇌에서 하나로 결합해 고해상도 영상을 완성하는 독특한 방식을 갖는다. 연구팀은 이 '분할 촬영 및 통합' 원리를 카메라 구조에 그대로 도입했다. 구체적으로는 여러 개의 마이크로렌즈가 각각 다른 방향을 동시에 촬영하고, 이를 디지털 영상 결합 과정을 통해 하
국내 연구진이 이산화탄소를 플라스틱으로 만드는 과정의 효율을 높인 기술을 개발했다. KAIST는 화학과 송현준 교수 연구팀이 머리카락보다 훨씬 가는 은 실들이 거미줄처럼 얽힌 구조인 ‘은 나노선 네트워크’를 활용한 새로운 전극 구조를 개발해, 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 효율을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다고 6일 밝혔다. 이산화탄소를 플라스틱을 만드는 원료인 에틸렌과 같은 화학물질로 바꾸는 과정에서, 전기가 흐르며 화학 반응이 일어나는 핵심 부위인 ‘전극’ 내부에 물이 스며들어 성능이 떨어지는 문제가 있었다. KAIST 연구팀은 물은 차단하면서도 전기의 흐름과 촉매 반응을 원활하게 이루어지도록 설계한 새로운 전극 구조를 개발해 효율과 안정성을 동시에 개선했다. 전기를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 전해 공정에서는 전극 내부가 전해액으로 가득 차면서 이산화탄소가 반응할 공간이 줄어드는 ‘침수(Flooding) 현상’이 오랫동안 해결되지 않은 문제였다. 이를 막기 위해 물을 밀어내는 소재를 사용하면 전기가 잘 통하지 않는 단점이 있어, 별도의 장치가 필요하는 등 공정이 복잡해지는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해
KIBA서울-中 염성경제개발구 맞손…한·중 기업 ‘양방향 비즈니스’ 넓힌다
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[SCM FAIR 2026] 울산항만공사, 친환경 에너지 물류허브 울산항 미래 비전 제시
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